怎樣得到好數據?
pa講的是數據的分析，前提當然是要有可信的，有效的，好的數據，至於怎樣得到好的數據呢，其實這是pe計劃與執行，甚至是觀察時就要做好的事(問題解決其實無法區分步驟的)。
質性觀察如何獲得有效數據？
延續上篇「數據不只是量化的數字」的概念，質性觀察的實驗要經過特別的規畫才能獲得有用的數據，我常用＂觀察要有目的，但也要保留意外發現的機會＂的策略，以花的觀察為例，這個(實驗)活動通常是由老師統一發給標準一觀察的典型花(如百合，桔梗)，學生拆解觀察花的各部位、畫下來、標示名稱、寫下功能…，這樣的觀察數據，其實價值有限，因為即使不透過觀察一樣可以得到這些資訊!我覺得，透過觀察是要認識、了解被觀察對象(花)的各種特性，進而歸納出規律、模型，如：雌蕊都有膨大的部位(子房)、雄蕊個數通常很多，有花粉….，然後能用這個規律去判斷或預測碰到的新情境(如沒看過的花)，所以(實驗)活動設計時不必限定看指定的花，反而要能讓學生有機會看更多種不同的花，每個學生可以有不同的紀錄，但也會有相同的元素，這樣比對彼此的”數據”後才能歸納出花的全貌。所以通常我會「讓學生自己帶花來觀察」，讓學生從眾多樣品中歸納出設定的觀察結果(花的構造)，但當學生帶的是一個花序，或單性花….時，就會出現意外的數據！這樣的數據會比統一觀察同一種花，做同樣的紀錄更有用。
量化數據的精準度
量化時的有效、精準的測量，則是直接關係到數據的可性度，怎樣讓量化數據更有效、精準?「用多次測量(如：每組實驗組其樣本數至少要5個)的平均值去降低個別差異造成的誤差」是生物科的特色。
(圖取自阿簡生物筆記)
而理化科則在”選擇適當的工具、尺度、單位，正確操作工具，誤差的避免…”等方面有相關的教材，反而是此次研習不必太強調的。
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